使用以新闻为中心的金融知识图生成有证据支持的信用风险报告

金融市场的发展是为了响应新闻中报道的现实世界事件，但这些驱动因素通常仍然隐含在文本中。为了更好地解释市场动态，必须通过事实、以公司为中心和环境感知的知识图对事件与市场关系进行明确建模。我们提出了 FinKG-News，这是一个通过提取新闻事件作为与公司相关的锚点来自动构建此类图表的框架。使用 FinKG-News 作为整合事件、新闻和公司数据的基础证据，我们开发了一个上下文学习架构，用于跨三个核心财务维度生成信用风险报告。自动和人工评估表明，自动幻觉检测和质量评估仍然不可靠，因此专家判断不可或缺。我们的方法始终优于基线，将质量提高了 19%-34%，同时减少了幻觉。源代码和项目资源可公开获取：https://github.com/ichise-laboratory/FINKG-news。